我正在创建一个迭代算法(蒙特卡罗方法)。 该算法在每次迭代时返回一个值，从而创建一个值流。
我需要分析这些值并在说 1000 时停止算法返回值包含一些 epsilon .
我决定实现它计算 max和 min最后一个值 1000值，然后计算 error使用这个公式 (max-min)/min并将其与 epsilon 进行比较: error<=epsilon .如果达到此条件，则停止迭代并返回结果。
第一个轻率的想法是使用 list和 append给它新的值，计算 max和 min最后一个值 1000每次附加后它的值。
然后我决定保留更多 1000 是没有用的最后的值。所以我想起了 deque .这是一个非常好的主意，因为在 deque 的两端添加和删除的复杂性对象是 O(1) .但它并没有解决每次迭代需要遍历所有最后 1000 个值来计算 min 的问题。和 max .
然后我想起了 heapq module .它以这样一种方式保存数据，即每时每刻都有效地返回最小的数据。但我需要最小的和最大的。此外，我需要保留元素的顺序，以便我可以保留 1000 last 返回了算法的元素，我不知道如何用 heapq 实现它.
考虑到所有这些想法，我决定在这里问:
我怎样才能最有效地解决这个任务？
最佳答案
如果您有空/愿意更改您对 error 的定义，您可能需要考虑使用 variance而不是 (max-min)/min .
您可以 compute the variance incrementally .
的确，使用这种方法，您不会从流中删除任何值——方差将取决于所有值。但那又怎样？有了足够的值，前几个对方差和平均值的方差影响不大，variance/n , 当足够多的值聚集在某个固定值周围时会变小。
因此，您可以选择在 variance/n < epsilon 时停止。 .
关于python - 更改列表的最后 1000 个值的最小值和最大值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7876453/
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